基于灰色理论和遗传算法的快速图像匹配方法
针对图像匹配速度问题,本文将灰色关联理论与遗传算法相结合,提出一种快速图像匹配方法——GGA(Grey Genetic Algorithm)法.该方法首先确定问题的参数空间,通过对参数空间编码和种群初始化得到待匹配的多个初始位置,然后利用模板图和当前搜索子图的直方图信息,分别构建参考序列和比较序列,以两序列间的灰色关联度为适应度函数.在此基础上,初始群体经过选择、交叉和变异等操作逐代进化到搜索空间的优化区域,并逼近最佳匹配位置.实验结果显示GGA法充分利用了灰色关联理论的小样本特性和遗传算法的计算并行性,在保证了一定匹配精度的情况下,实时性得到明显提高.
图像匹配 遗传算法 适应度函数 灰色关联理论 种群初始化 小样本
马苗 鹿艳晶
陕西师范大学 西安 710062;西北工业大学 西安 710072 陕西师范大学 西安 710062
国内会议
北京
中文
309-315
2008-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）